高维非凸优化的「鞍点主导」
本文探讨了深度学习中关于高维非凸优化的一个重要观点：局部极小值在高维空间中很罕见。文章通过Morse理论、非退化临界点条件和随机景观模型，解释了为什么在高维空间中鞍点比局部极小值更常见，并使用Kac-Rice公式和Morse理论为这一现象提供了严格的数学框架。
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